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Enregistrement W4416500437 · doi:10.1302/1358-992x.2025.14.002

LATE REFERRAL OF ADOLESCENT IDIOPATHIC SCOLIOSIS: IMPACT OF SOCIOECONOMIC STATUS AND HEALTHCARE UTILIZATION

2025· article· en· W4416500437 sur OpenAlexaff
J. Dermott, Liisa Jaakkimainen, T. To, Maryse Bouchard, Andrew Howard, David E. Lebel

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueScoliosis diagnosis and treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralSocioeconomic statusHealth careBody mass indexResidenceCohortSocial classScoliosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brace treatment minimizes the risk of scoliosis curve progression to surgical range. However, many adolescent idiopathic scoliosis (AIS) patients are referred late for specialist consultation and not considered ideal brace candidates. The purpose of this study was to examine socioeconomic and healthcare utilization trends that may be associated with late AIS referral, that ultimately contribute to a higher than necessary surgical burden. All AIS patients, aged 10-18 years, seen for initial consultation within a single tertiary care spine program between January 1, 2014 to December 31, 2021 were linked to provincial health administrative databases. Linked cohort data included: age, sex, body mass index (BMI), Cob angle, and Risser score. Income and material deprivation quintiles based on geographic area of residence and individual-level data pertaining to immigration were proxies for socioeconomic status. Utilization of health services in the 5 years prior to first spine specialist visit were ascertained by billing codes and represented by rate of physician outpatient visits, stratified by specialty, and number of annual health exams. Late referrals were those with a curve magnitude ≥50° or >40° and Risser 2 or less. A comparative analysis was conducted between youth that were/were not referred late. Impact of independent variables on the probability of being referred late was evaluated with significance set at p < 0 .001. In total 2732 AIS patients (2236 female, 82%) were seen in the study period, average age 14.1y (±1.7, range: 10.0-17.9) and mean Cobb angle 37.6° (±14.4, range: 10-95°). The volume of late referrals was 27% (n=728). Late referral was associated with a younger age at presentation (14.2 vs 13.8), less mature Risser score, and fewer physician outpatient visits (16.1 vs 18.7), but not sex (p=0.39), BMI (p=0.79), or immigration status (p=0.70). The probability of being referred late increased with lower income (Q1=0.32 vs Q5=0.23) and higher level of deprivation (Q5=0.34 vs Q1=0.22) and decreased when the primary care physician had a specialty in paediatrics versus family practice or practice in general (0.13 vs 0.35). Youth that had regular annual health exams were least likely to be referred late (0.11 vs 0.32) with a less than average probability for those having 2 or more exams within 5 years. There are disparities in SES indicators and healthcare utilization between AIS patients that are/are not referred late for specialist consultation. Lower SES and healthcare utilization both increase the probability of late AIS referral, particularly when the primary care physician does not have a specialty in paediatrics, or when annual health exams are infrequent. These findings indicate that education targeted at general practitioners, promotion of annual health exams for adolescents, and screening initiatives in lower socioeconomic regions may facilitate timely AIS referral.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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